GJQ Runtime Server

一个Model Context Protocol（MCP）服务器，让AI助手通过gjq-clientPython SDK与国基量子计算云平台交互。

功能

• 账号管理：配置并查看云平台凭据
• 设备管理：列出后端、查询配置/校准信息、获取最空闲后端
• 计算任务：从OpenQASM提交采样（sampling）与期望估计（estimation）任务
• 任务管理：轮询状态、获取结果/日志/详情、列出任务
• 示例电路：Bell/GHZ/叠加/随机，以MCP资源形式提供

功能展示

安装与启动（以Cursor为例）

1. 克隆仓库并创建虚拟环境

git clone <this-repo>
cd gjq-runtime-mcp-server
python -m venv .venv

# Windows
.\.venv\Scripts\activate
# Linux/macOS
source .venv/bin/activate

pip install -e .

2. .env.example重命名为.env，进入设置 GJQ_API_KEY=你的_api_key。（API key 从 https://www.tiangongqs.com/cloud 获取）

3. 本地启动 MCP Server（先验证可运行）

python -m gjq_runtime_mcp_server

4. 在项目根目录创建 .cursor/mcp.json

# Windows(该行去除)
{
  "mcpServers": {
    "gjq-runtime": {
      "command": ".venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["-m", "gjq_runtime_mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/gjq-runtime-mcp-server",
      "env": { "GJQ_API_KEY": "你的_api_key" }
    }
  }
}

# Linux/macOS(该行去除)
{
  "mcpServers": {
    "gjq-runtime": {
      "command": ".venv/bin/python",
      "args": ["-m", "gjq_runtime_mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/gjq-runtime-mcp-server",
      "env": { "GJQ_API_KEY": "你的_api_key" }
    }
  }
}

5. 在 Cursor 中验证

• 重启 Cursor。
• 打开 Cursor Settings → Tools & MCPs → Installed MCP Servers。
• 确认有 gjq-runtime，打开开关，并检查显示小绿点。

MCP 工具

• 账号：setup_gjq_account_tool、active_account_info_tool
• 设备：list_backends_tool、get_backend_configuration_tool、get_backend_properties_tool、least_busy_tool
• 计算：sample_tool、estimate_tool
• 任务：get_task_status_tool、get_task_result_tool、get_task_log_tool、get_task_detail_tool、list_my_tasks_tool

所有工具返回 {"status": "success" | "error", ...}。

提交电路时 OpenQASM 2.0 开箱即用；如需提交 OpenQASM 3 电路，请额外安装解析库： pip install qiskit_qasm3_import。

MCP 资源

gjq://status、circuits://bell-state、circuits://ghz-state、circuits://superposition、circuits://random

其他 MCP 客户端配置

上面的 JSON 适用于 Cursor、Claude Desktop 等基于 JSON 配置的客户端。

Codex 使用 TOML 而非 JSON，在 ~/.codex/config.toml 中添加如下内容 （顶层表名必须是 mcp_servers）：

[mcp_servers.gjq-runtime]
command = "/path/to/gjq-runtime-mcp-server/.venv/bin/python"
args = ["-m", "gjq_runtime_mcp_server"]
cwd = "/path/to/gjq-runtime-mcp-server"

[mcp_servers.gjq-runtime.env]
GJQ_API_KEY = "你的_api_key"

Agent 技能

配套技能位于 skills/gjq-quantum-runtime/。 在 Cursor 中使用时，把该目录复制到 .cursor/skills/（项目级）或 ~/.cursor/skills/（个人级）。

安全说明

• API key 以明文存储在 ~/.gjq_client/gjq_client_account.json 以及 MCP 客户端配置的 env 中，请当作机密妥善保管，切勿提交 .env。

开发

pip install -e ".[test]"
pytest

许可证

Apache License 2.0